% 定义4个隐含层 W1 = rand(size(Ttrain2)); BI1 = rand(size(Ttrain2)); W2 = rand(size(Ttrain2)); BI2 = rand(size(Ttrain2)); W3 = rand(size(Ttrain2)); BI3 = rand(size(Ttrain2)); W4 = rand(size(Ttrain2)); BI4 = rand(size(Ttrain2)); % 输出层 WO = rand(size(Ttrain2)); BO = rand(size(Ttrain2)); % 学习率 Lr = 0.005; % 迭代次数 Iter = 2000; for it = 1:Iter it; % 训练 tmps1 = relu(Ptrain2.*WI + BI); residual1 = Ttrain2 - tmps1; % 第一层残差 tmps2 = relu(tmps1.*W1 + BI1); residual2 = Ttrain2 - tmps2; % 第二层残差 tmps3 = relu(tmps2.*W2 + BI2); residual3 = Ttrain2 - tmps3; % 第三层残差 tmps4 = relu(tmps3.*W3 + BI3); residual4 = Ttrain2 - tmps4; % 第四层残差 tmps5 = relu(tmps4.*W4 + BI4); residual5 = Ttrain2 - tmps5; % 第五层残差 tmps6 = relu(tmps5.*WO+BO); residual6 = Ttrain2 - tmps6; % 输出层残差 % 更新网络参数 W1 = W1 + Lr * relu_derivative(residual2) .* tmps1 + Lr * relu_derivative(residual1) .* tmps1; BI1 = BI1 + Lr * relu_derivative(residual2) + Lr * relu_derivative(residual1); W2 = W2 + Lr * relu_derivative(residual3) .* tmps2 + Lr * relu_derivative(residual2) .* tmps2; BI2 = BI2 + Lr * relu_derivative(residual3) + Lr * relu_derivative(residual2); W3 = W3 + Lr * relu_derivative(residual4) .* tmps3 + Lr * relu_derivative(residual3) .* tmps3; BI3 = BI3 + Lr * relu_derivative(residual4) + Lr * relu_derivative(residual3); W4 = W4 + Lr * relu_derivative(residual5) .* tmps4 + Lr * relu_derivative(residual4) .* tmps4; BI4 = BI4 + Lr * relu_derivative(residual5) + Lr * relu_derivative(residual4); % 输出层 WO = WO + Lr * residual6 .* tmps5; BO = BO + Lr * residual6; errors(it) = mean2(abs(residual6)); end

这段代码是一个基于反向传播算法的神经网络训练代码，用于训练一个具有4个隐含层和一个输出层的神经网络模型。以下是代码的解释：

- 首先，定义了4个隐含层的权重矩阵 W1、W2、W3 和 W4，以及对应的偏置矩阵 BI1、BI2、BI3 和 BI4。
- 接着，定义了输出层的权重矩阵 WO 和偏置矩阵 BO。
- 学习率 Lr 和迭代次数 Iter 也被定义。
- 在每次迭代开始时，首先计算每一层的输出 tmps1、tmps2、tmps3、tmps4 和 tmps5，以及输出层的输出 tmps6。
- 然后，计算每一层的残差 residual1、residual2、residual3、residual4 和 residual5，以及输出层的残差 residual6。
- 最后，根据反向传播算法，更新每一层的权重矩阵和偏置矩阵。
- 在每次迭代结束时，记录当前迭代的误差值，并保存在 errors 数组中。

这段代码的目的是训练神经网络模型，使其能够通过输入 Ptrain2 来预测目标值 Ttrain2。训练过程通过不断调整权重和偏置来减小预测值与目标值之间的误差。

相关问题

神经网络隐含层节点数2n-1

神经网络的隐含层节点数通常是根据经验公式2n-1来确定，其中n代表输入层的节点数。这个公式的提出是为了在实际应用中找到一个合适的隐含层节点数，以便实现神经网络的高效运行和良好的性能。

隐含层节点数2n-1的选择是基于经验和实践总结出来的。在实际操作中，这样的节点数通常能够满足大多数情况下的需求，能够在保证网络有效性的基础上尽可能地减少计算复杂度和提高计算效率。

通过2n-1的公式，我们能够很方便地根据输入层节点数来确定隐含层节点数，从而避免了随意选择节点数所导致的网络性能不佳的问题。当然，在实际应用中，为了更好地满足具体问题的需求，节点数的选择还需要结合实际情况进行综合考虑和调整。

总的来说，神经网络的隐含层节点数2n-1这个经验公式是为了帮助我们更好地构建和设计网络结构，以实现网络的高效运行和良好的性能。在具体应用中，我们可以根据问题的特点和需求对节点数进行适当调整，以便更好地解决实际问题。

解释下这段代码E=zeros(1,loopNumber); for ii=1:loopNumber E(ii)=0; for i=1:1:1500 %% 网络预测输出 x=inputn(:,i); % 隐含层输出 for j=1:1:midnum I(j)=inputn(:,i)'*w1(j,:)'+b1(j); Iout(j)=1/(1+exp(-I(j))); end % 输出层输出 yn=w2'*Iout'+b2; %% 权值阀值修正 %计算误差 e=output_train(:,i)-yn; E(ii)=E(ii)+sum(abs(e)); %计算权值变化率 dw2=e*Iout; db2=e'; for j=1:1:midnum S=1/(1+exp(-I(j))); FI(j)=S*(1-S); end for k=1:1:innum for j=1:1:midnum dw1(k,j)=FI(j)*x(k)*(e(1)*w2(j,1)+e(2)*w2(j,2)+e(3)*w2(j,3)+e(4)*w2(j,4)); db1(j)=FI(j)*(e(1)*w2(j,1)+e(2)*w2(j,2)+e(3)*w2(j,3)+e(4)*w2(j,4)); end end w1=w1_1+xite*dw1'; b1=b1_1+xite*db1'; w2=w2_1+xite*dw2'; b2=b2_1+xite*db2'; w1_2=w1_1;w1_1=w1; w2_2=w2_1;w2_1=w2; b1_2=b1_1;b1_1=b1; b2_2=b2_1;b2_1=b2; end end

这段代码是一个简单的神经网络的训练过程。首先，代码初始化了一个名为E的一维数组，长度为loopNumber。然后进行了loopNumber次循环。

在每次循环中，代码对1500个输入样本进行处理。首先，从输入样本中获取一个输入向量x。然后，通过输入向量和权重矩阵w1以及偏置向量b1计算隐藏层的输出Iout。接下来，通过权重矩阵w2和偏置向量b2计算网络的预测输出yn。

然后，代码计算了误差e，即训练样本的期望输出与网络预测输出的差值，并将其累加到E(ii)中。

接下来，代码根据误差和隐藏层的输出计算了权值变化率dw2和db2，并计算了隐藏层神经元的激活函数的导数FI。

接着，代码根据FI、输入向量x、误差e和权重矩阵w2计算了权值变化率dw1和db1。

最后，代码根据学习率xite和权值变化率更新了权重矩阵w1和w2以及偏置向量b1和b2，并将更新后的权重矩阵和偏置向量保存在w1_1、w2_1、b1_1和b2_1中。

整个过程重复loopNumber次，最终得到了E数组，其中存储了每次循环的总误差。